Wachsende Virtuelle Pflanzen Könnten Landwirten Helfen, Ihre Ernte Zu Steigern

Forscher verwenden 3D-Modellierung, um die herzhaftesten Entscheidungen der Zukunft zu identifizieren.

Was wäre, wenn die Landwirte in Sekundenschnelle Zuckerrohr anbauen könnten, nicht in Tagen oder Wochen? Wissenschaftler machen genau das. Natürlich sprießen diese Pflanzen nicht aus dem Boden. Stattdessen gedeihen sie auf einem Computerbildschirm.

Digitale Pflanzen wie diese sind Teil einer neuen Bewegung in der Agrarwissenschaft namens „in silico“, in der Forscher hochpräzise, computer-simulierte Pflanzen entwerfen, um die selektive Züchtung zu beschleunigen. Dabei werden Pflanzen ausgewählt und neu gepflanzt, um ihre gewünschten Eigenschaften zu verstärken. Wissenschaftler glauben, dass die Zukunft der Landwirtschaft nicht nur in Feldern, sondern auch in Grafiken liegt.

Dieser neue Bereich der Pflanzenwissenschaften befindet sich in einer prekären Zeit für die globale Ernährungssicherheit. Die derzeitige Weltbevölkerung beträgt rund 7,5 Milliarden Menschen, und das Pew Research Center prognostiziert einen Anstieg auf 9,6 Milliarden bis 2050. Um die Sache noch schlimmer zu machen, haben Forscher weltweit einen starken Rückgang der Bodennährstoffe und der Wasserverfügbarkeit verzeichnet. Als Grundlage für unsere Ernährung müssen zukünftige Pflanzen mit weniger mehr erreichen. Die jahrtausendealte Strategie, die blühenden Sorten nur von Hand zu pflücken und neu zu pflanzen, ist zu langsam, sagt Eberhard Voit, Biologe am Georgia Institute of Technology. "Wir brauchen einen gezielteren Ansatz", sagt er. Hier können Ernten in silico helfen. Durch die Untersuchung des Pflanzenwachstums mithilfe von Computersimulationen konnten die Forscher in weitaus kürzerer Zeit als in einer traditionellen Vegetationsperiode herausfinden, welche Attribute die beste Auswahl treffen und warum.

Der Begriff in Silico oder "in Silizium" bezieht sich auf Silizium-Computerchips. Die Technik beginnt damit, dass Wissenschaftler Daten über das Verhalten von Pflanzen unter Mikroskopen und im Feld sammeln. Als nächstes erstellen sie statistische Modelle, die mathematische Beziehungen in den Daten identifizieren. Die Forscher erstellen dann Simulationen basierend auf diesen Gleichungen, sodass sie die gemessenen Merkmale auf einem Bildschirm sehen können. Sobald sie die Pflanzen visualisiert haben, können Wissenschaftler die Daten manipulieren, um festzustellen, welche Faktoren zu den am schnellsten wachsenden, dürreresistenten oder am wenigsten schädlingsanfälligen Pflanzen führen.

Das digitale Zuckerrohr, das Anfang dieses Jahres von Forschern der Universität von Illinois in Urbana-Champaign beschrieben wurde, zeigt, wie Pflanzen in Silicomight Landwirten helfen. In der Grafik spiegelt ein belaubter Baldachin den Höhen-, Blattgrößen- und Winkelbereich wider, der in echten brasilianischen Zuckerrohrfeldern gemessen wird. Sonnenlicht dringt mit unterschiedlicher Intensität durch das Laub, wobei Flecken fehlen, die von anderen Blättern beschattet werden. In Reaktion auf diese unterschiedlichen Formen und Lichtexpositionen ahmt die digitale Ernte nach, wie echte Zuckerrohrpflanzen wachsen würden.

In ihrer Studie verwendeten die Forscher die Simulation, um vier verschiedene Pflanzmuster zu testen - ein perfekt symmetrisches Gitter von Samenlinien gegenüber einem gestaffelten und eine Nord-Süd-Ausrichtung gegenüber Ost-West-Ausrichtung von Pflanzreihen. Ihr Modell ergab, dass eine asymmetrische Ausrichtung von Nord nach Süd den höchsten Ertrag erbrachte, der 10 Prozent höher war als der, den typische brasilianische Zuckerrohrfelder derzeit liefern. Laut Stephen Long, Co-Leiter der Studie in Illinois, der auch Professor für Pflanzenbiologie und Pflanzenwissenschaften an der Lancaster University in England ist, haben Supercomputer einen ganzen Tag gebraucht, um die Daten des Teams zu verarbeiten und Ergebnisse zu liefern. Trotzdem ist ein Tag der Verarbeitung im Vergleich zu einer ganzen Vegetationsperiode kaum Zeit. Long glaubt jedoch, dass es nicht lange dauern wird, bis der technologische Fortschritt diese Berechnungen beschleunigt. "Innerhalb von 12 Monaten konnte das, was einen Tag dauerte, in einer Minute erledigt werden", sagt er.

Das Modell der Forscher zeigt auf, wie sich Bedingungen wie Sonnenlicht und Schatten auf das Pflanzenwachstum auswirken. Viele andere Faktoren wie Wasserverfügbarkeit und mikrobielle Wechselwirkungen bestimmen jedoch die Länge eines Maiskolbens oder die Breite einer Sojabohne. Bevor diese anderen Elemente in Code übersetzt werden, müssen Wissenschaftler zunächst verstehen, wie sie im wirklichen Leben funktionieren.

Pflanzenphysiologen und Biologen auf der ganzen Welt untersuchen diese entscheidenden Fragen nun sowohl vor Ort als auch im Labor. Zum Beispiel untersuchen der Kollege von Long und Illinois, Xinguang Zhu, der auch eine Position an der Chinesischen Akademie der Wissenschaften innehat, eine Art der Photosynthese, die nur in Kulturen wie Sojabohnen und Reis vorkommt. Voit erforscht, was die Produktion einer pflanzenwandhärtenden Verbindung namens Lignin steuert. Jonathan Lynch, Pflanzenphysiologe an der Pennsylvania State University und ein weiterer Begründer der Pflanzen in der Silico-Bewegung, untersucht das Wurzelverhalten unter verschiedenen Nährstoffbedingungen im Boden. Wenn sie mehr erfahren, werden Wissenschaftler diese wichtigen Details des Überlebens und des Wachstums von Pflanzen in Silikosimulationen in ihre Labore einbeziehen.

Die nächste Hürde besteht darin, wie diese verschiedenen Simulationen miteinander kommunizieren können, sagt Amy Marshall-Colón, eine Biologin für Pflanzensysteme in Illinois, die eine von Long und Zhu unabhängige Laborgruppe leitet. Forschungsteams führen ihre individuelle Forschung in der von ihnen bevorzugten Software durch, und viele ihrer Programme können nicht gleichzeitig ausgeführt werden und produzieren eine Anlage, die Sinn macht. Hier kommt das Nationale Zentrum für Supercomputing-Anwendungen (NCSA) ins Spiel. Diese in Illinois untergebrachte Recheneinrichtung hat anderen Wissenschaftlern wie Astrophysikern geholfen, ihre Mathematik in Animationen zu übersetzen. Die Programmierer der NCSA bauen ein Software-Framework auf, das alle einzelnen Erntemodelle in einer Anlage mit mehreren programmierbaren Funktionen kombinieren kann. Mit diesem Multitasking-Framework können Forscher eine beliebige Auswahl simulierter Anlagenmerkmale ausführen, die sie möchten. "Sie können Plug-and-Play, um eine bestimmte biologische Frage zu beantworten", sagt Marshall-Colón.

Um diese spätere Phase zu erreichen, muss das Wachstum des Silico-Feldes erheblich zunehmen, insbesondere in den USA. Lynch, der auch eine Position an der Universität von Nottingham in England innehat, ist der Ansicht, dass Europa eher bereit ist, in die Modellierung von Kulturpflanzen zu investieren. "Wir spielen einfach nicht einmal das Spiel" in den USA, sagt er. Dennoch haben amerikanische Forscher über ihre Universitäten sowie über Organisationen wie die Foundation for Food and Agriculture Research eine Finanzierung gefunden - eine gemeinnützige Organisation, die dem US-Landwirtschaftsministerium helfen soll, innovative Techniken für die Lebensmittelproduktion zu finden und zu fördern.

Wissenschaftler, die in silico an Pflanzen arbeiten, antizipieren das wachsende Potenzial dieses jungen Feldes und was sie über Lebensmittel lernen werden, die für das Überleben des Menschen unerlässlich sind. "Es wird in den kommenden Jahren an Bedeutung gewinnen", sagt Lynch. "Dies ist die Grenze der Biologie."